Mari kita pahami proses di balik kecerdasan buatan generatif dan lihat bagaimana model AI generatif dibangun dan apa aplikasi bisnisnya.
Ringkasan
Generatif AI adalah kategori kecerdasan buatan yang memproses prompt pengguna dan menghasilkan data baru berdasarkan data yang telah disimpan dalam database. Sejauh menyangkut kecerdasan buatan, itu membuat prediksi berdasarkan pola tertentu yang dilatih. Beberapa hari yang lalu, kami menerbitkan posting blog pengantar tentang kecerdasan buatan dan aplikasi utamanya chatgpt. Faktanya adalah luasnya AI tidak berhenti dan secara konsisten menjadi berita utama di dunia teknologi. Ada perkembangan baru yang berkelanjutan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pembelajaran mesin yang menjadikan kecerdasan buatan sebagai komponen yang harus dimiliki dari setiap organisasi perangkat lunak. Dalam posting blog ini, kami akan melalui apa itu****AI generatif dan bagaimana Kecerdasan Buatan Generatifdapat menambah nilai pada sistem AI Anda yang ada. Kami akan membahas poin -poin berikut dalam artikel ini:
- Apa itu AI generatif & cara kerjanya? AI generatif dijelaskan
- Manfaat Bisnis Kecerdasan Buatan Generatif
Apa itu AI generatif & cara kerjanya? AI generatif dijelaskan
Cabang kecerdasan buatan ini menghasilkan konten seperti gambar, teks, audio, atau video berdasarkan data yang ada. Istilah “generatif” digunakan dengan benar di sini karena menghasilkan sesuatu yang baru berdasarkan database yang disediakan. Kecerdasan Buatan Generatif terutama didasarkan pada dua model berikut: Model Berbasis Transformer: Model ini mengambil input pengguna, dan menghasilkan data tekstual yang dikumpulkan dari sumber internet. ChatGPT adalah contoh utama karena** GPT-3**(transformator pra-terlatih generatif) menghasilkan respons tekstual yang dikumpulkan dan dikompilasi dari berbagai sumber melalui Internet. Jaringan permusuhan generatif (GANS): Gans digunakan untuk menghasilkan data visual seperti gambar berdasarkan input pengguna. Ini didasarkan pada pembelajaran mendalam yang terdiri dari jaringan saraf. Selain itu, jaringan permusuhan generatif (GANS) memiliki dua sub-model dan keduanya adalah jaringan saraf.
Pertama, model generatifmenghasilkan output acak tidak peduli palsu atau nyata. Karena tugasnya adalah menghasilkan sampel data sehingga merupakan proses kelas berat dan membutuhkan lebih banyak pemrosesan. Kedua,model diskriminatif menerima output yang dihasilkan oleh model generatif****sebagai input dan belajar untuk membedakan antara data nyata dan palsu. Ini pada dasarnya melatih pemodelan diskriminatif untuk mengenali petunjuk data nyata. Namun, generator mulai berdiferensiasi dengan benar setelah sesi pelatihan yang konsisten. Ini adalah tinjauan singkat tentang mekanisme kerja kecerdasan buatan generatif. Karena pembelajaran yang mendalam dan beberapa keterlibatan jaringan saraf, AI generatif tidak hanya membuat prediksi tetapi juga menghasilkan konten baru berdasarkan database yang disediakan. Jadi, semua komponen dan algoritma ini memberdayakan sistem untuk menghasilkan solusi berbasis AI.
Manfaat Bisnis Kecerdasan Buatan Generatif
Bagian posting blog ini akan menunjukkan aplikasi bisnis kecerdasan buatan generatif. Hampir setiap sektor kehidupan memanfaatkan AI generatif. Mari kita jelajahi lebih lanjut dengan melalui poin -poin berikut: Pembuatan Konten Tekstual: Sebenarnya, AI generatifdigunakan untuk menghasilkan data tekstual seperti menulis artikel, dan menerjemahkan satu bahasa ke dalam yang lain. Contoh terbaik dari aplikasi ini adalah model** GPT-3**yang menghasilkan respons berbasis teks yang dikumpulkan dari berbagai sumber daya. Lebih lanjut, AI generatif banyak digunakan dalam membangun chatbots bertenaga AI seperti chatgpt. Itu tidak hanya merespons seperti manusia tetapi juga membantu pemrogram dalam file pengkodean mereka. Selain itu, kecerdasan buatan generatif dapat membuat algoritma, dan membuat plugin. Pembuatan Gambar: Sistem cukup kuat untuk membuat gambar berbagai entitas bahkan dengan input yang diberikan dalam bentuk tekstual. Selain itu, itu dapat memberikan tampilan nyata pada wajah manusia berdasarkan sketsa yang disediakan. Selain itu, model AI generatif dapat mengubah satu jenis gambar menjadi yang lain. Di atas segalanya, ini dapat digunakan dalam generasi real-time MRI dan pencitraan lainnya. Pembuatan audio/video: Ini adalah aplikasi lain dari AI generatif di mana Anda dapat menghasilkan video audio. Generative Adversarial Networks (GANS) dapat menghasilkan video dan dapat memprediksi bingkai berikutnya jika satu bingkai disediakan. Lebih lanjut, ini juga dapat meningkatkan resolusi video yang ada. Jadi, industri hiburan adalah penerima manfaat utama dari aplikasi ini karena mereka dapat menggunakannya dalam pembuatan film, penulisan lagu, rekaman musik, dan membentuk berbagai jenis galeri seni. Demikian juga, ada banyak lagi untuk mengeksplorasi tentang cabang kecerdasan buatan ini. Ini telah membawa otomatisasi ke berbagai sektor bisnis.
Kesimpulan
Jadi, di sini kita akan mengakhiri posting blog ini. Semoga, Anda memiliki pemahaman yang lebih baik tentang Kecerdasan Buatan GeneratifSetelah melalui artikel ini. Selain itu, kami juga telah melalui model AI generatif bersama dengan pola kerja mereka. Jadi, kami telah berusaha dengan baik untuk menjawab pertanyaan apa ituAI generatif ? Faktanya, cabang kecerdasan buatan ini melahirkan ide -ide kreativitas baru. Selain itu, kami telah menerbitkan beberapa artikel tentang AI, ChatGPT, dan integrasi chatgpt jadi jangan lupa untuk membacanya. Akhirnya, containerize.com terus menulis posting blog tentang produk dan topik open-source lebih lanjut. Selain itu, Anda dapat mengikuti kami di akun media sosial kami Facebook, LinkedIn, dan Twitter.
Berikan pertanyaan
Anda dapat memberi tahu kami tentang pertanyaan atau pertanyaan Anda di [forum] kami 9.
FAQ
Apa tujuan AI generatif? Tujuan utama Kecerdasan Buatan Generatif adalah untuk membuat sistem bertenaga AI yang menerima input pengguna, memprosesnya, dan menghasilkan konten baru berdasarkan database yang dipertahankannya. Untuk detail lebih lanjut, silakan kunjungi [tautan] ini 3.